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Pydantic Evals：在 Python 里定义 dataset，给 LLM 输出和工具调用轨迹打分

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2026-10-07 00:04:51
Pydantic Evals 是一个 code-first 的 AI 评测框架，既给 LLM 最终输出打分，也能给工具调用轨迹（trajectory）打分。本文梳理其 Dataset/Case/Evaluator/Experiment 数据模型、内置与自定义 evaluator 写法、运行 experiment 的完整示例，以及 span-based、agentic、online evaluation 等进阶方向。
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METR 的 50% 时间视野：AI 能完成人类要花多久的任务，以及这些数字为什么不能直接比

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2026-09-22 00:04:49
METR 用「50% 时间视野」度量 Agent 能力：任务难度按人类专家完成时长标定，取模型成功率跌到 50% 的任务时长。本文讲清四步算法、已发布数字，以及六个不能忽略的坑——超过 16 小时不可信、换任务集改变排名、置信区间达一个数量级、scaffold 影响结果、reward hacking 能让估计从 11.3h 跳到 270h，外加 RCT 显示 AI 让资深开发者慢了 19%。
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